反卷积(Deconvolution)、上采样(UNSampling)与上池化(UnPooling)【转】

最新推荐文章于 2024-07-02 14:18:11 发布

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本文详细介绍了卷积神经网络中反卷积操作的基本概念，包括反向传播过程中的unpool、rectify（ReLU）、filter（Deconv）等步骤，并提供了实现反卷积的代码资源链接。

原文：https://blog.youkuaiyun.com/a_a_ron/article/details/79181108
在这里插入图片描述
反卷积
对于每个层基本上有以下四个操作组成，

Conv
ReLU
MaxPooling [optionally]
Norm [optionally]

对应的反向操作为，

unpool
rectify（ReLU）
filter（Deconv）

反卷积实现：https://github.com/piergiaj/caffe-deconvnet

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上采样,下采样,卷积,反卷积,池化,反池化,双线性插值【基本概念分析】

zik的博客

11-19

1万+

然而，确实有一些缩放方法能够增加图像的信息，从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的。在右边的等式中的字母f(Q11)、f(Q12)、f(Q21)、f(Q22)、x1、x2、x都是已知的，求出的f(x,y1)与f(x,y2）即为R1、R2的像素值。那么就从左上角到右下角，生成卷积之后的矩阵的大小是(5-3+1)*(5-3+1)的矩阵，生成之后的矩阵的元素值，是之前的两个矩阵对应元素的乘积之和；在右边的等式中的字母y1、y2、y都是已知的，f(x,y1)与f(x,y2）即为上一个式子中求出的R1、R2像素值。

图像的上采样

ahxieqi的博客

03-08

3787

2019 March 08 upsampling 图像的上采样 一、上采样原理图像放大几乎都是采用内插值方法，即在原有图像像素的基础上在像素点之间采用合适的插值算法插入新的元素。二、上采样的方法 2.1 插值法 - Interpolation 最简单的方式是重采样和插值：将输入图片 input image 进行 rescale 到一个想要的尺寸，而且计算每个点的像素点，使用如双线性插值 ...

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反卷积(Deconvolution)、上采样(UNSampling)与上池化(UnPooling) +++ 深度特征参数可视化

skywalker_123的博客

03-18

441

反卷积(Deconvolution)、上采样(UNSampling)与上池化(UnPooling) +++ 深度特征参数可视化 https://blog.youkuaiyun.com/a_a_ron/article/details/79181108 反卷积原理不可多得的好文： https://blog.youkuaiyun.com/itleaks/article/details/80336825 ...

反卷积(Deconvolution)、上采样(UnSampling)与上池化(UnPooling)

我是天才很好

12-11

2768

文章目录前言1. 图示理解2. 概念详解2.1 Upsampling(上采样)2.2 Unpooling(上池化)2.3 Deconvolution（反卷积）2.4 FCN(U-net)中的low-level和high-level特征的融合2.5 上采样/下采样3.参考文献前言在看图像语义分割方面的论文时，发现在网络解码器结构中有的时候使用反卷积、而有的时候使用unpooling或或者un...

上采样和反卷积 Up-sampling and Transposed Convolution (Deconvolution)

qq_41340996的博客

05-26

991

文章目录 1. 卷积操作2. 卷积矩阵3. 反卷积4. 反卷积矩阵5. 使用卷积计算反卷积6. 总结参考文献使用反卷积（Transposed Convolution）来进行上采样操作，不需要借助插值方法，并且可以提供能够学习的参数。 反卷积在DCGAN和图像的语义分割网络中，有很重要的应用。 1. 卷积操作我们用一个简单的例子来介绍卷积的计算过程。如下图所示，用一个3x3的卷积核对一个4x4的矩阵进行卷积操作，步长为1，不施加padding，则可以得到一个2x2的结果矩阵。计算输入.

上采样（upsample）和 反卷积（deconvolution）

学渣的博客

12-15

3万+

目录1 卷积2 上采样3 反卷积3.1 反卷积的数学推导正向卷积的实现过程用矩阵乘法描述卷积反卷积的输入输出尺寸关系**Relationship 1：**3.3 反卷积的应用3.4 利用pytorch验证反卷积的计算参考 1 卷积可以看一下这篇文章：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42468475/article/details/108628474 2 上采样 在应用在计算机视觉的深度学习领域，由于输入图像通过卷积神经网络(CNN)提取特征后，得到的特征图（Feature ma

CNN的基本原理与实战(基于tensorflow2.0)

zhong_ddbb的博客

09-25

4099

文章目录CNN基本原理卷积层池化层全连接层CNN的实现手写数字识别图片的编码解码 CNN基本原理主要包括卷积层，池化层，全连接层。卷积层 1、二维卷积（1）卷积（Conv2D）主要负责提取图像钟的局部特征，卷积核进行卷积运算的过程如下：注：蓝色图是输入，而青色图是输出，下同。具体计算细节如下图：每一个卷积核都可以从不同的角度提取图片中的信息。假定输入图片大小 W×W，Filter大小 F×F ，步长 S，padding的像素数 P。于是我们可以得出输出图片大小为NxN，其中 N =

[汇总]采样操作(Sampling)小汇总

qq_45847855的博客

01-14

1502

上采样是一种操作，它的目的是增加图像或特征图的尺寸。在卷积神经网络中，上采样用于从低分辨率的特征图构建更高分辨率的输出。最近邻插值：这是最简单的插值方法，它将新像素的值设置为最近的原始像素值。双线性插值：这种方法在两个方向（水平和垂直）上进行线性插值，提供比最近邻插值更好的图像质量。双三次插值：这是一种更复杂的插值方法，能够产生更平滑的图像质量。这些插值上采样方法能够提高图像的分辨率，但它们添加的信息是根据现有数据推断而来的，所以并不能增加图像的真实细节。

【work】AI八股-神经网络相关

qq_33673253的博客

07-02

1113

y^=g(Whyh+by)\hat{y} = g(W_{hy} h + b_y)y^=g(Whyh+by) 其中 WhyW_{hy}Why 是隐藏层到输出层的权重矩阵，byb_yby 是输出层的偏置向量，ggg 是输出层的激活函数，通常在分类问题中是softmax函数。: h=f(Wxhx+bh)h = f(W_{xh} x + b_h)h=f(Wxhx+bh) 其中 WxhW_{xh}Wxh 是输入到隐藏层的权重矩阵，bhb_hbh 是隐藏层的偏置向量，fff 是激活函数。

【Yolov系列】Yolov5学习（一）补充2：Focus模块详解

qq_43737512的博客

04-22

4907

Yolov5学习（一）补充2：Focus模块详解

图像上采样和反卷积

jwy2014的专栏

12-27

673

上采样是指将图像上采样到更高分辨率的任何技术。最简单的方法是使用重新采样和插值。即取原始图像输入，将其重新缩放到所需的大小，然后使用插值方法（如双线性插值）计算每个点处的像素值。在CNN上下文中，上池化通常指代最大池化的逆过程。在CNN中，最大池化操作是不可逆的，但是我们可以通过使用一组转换变量记录每个池化区域内最大值的位置来获得一个近似的逆操作结果。在反卷积（网络）中，上池化操作使用这些转换变量...

上采样、上池化、反卷积的一点理解

MIss-Y的博客

02-19

1699

python进阶教程机器学习深度学习长按二维码关注进入正文上采样、反卷积、上池化概念区别通过卷积和池化等技术可以将图像进行降维，因此，一些研究人员也想办法恢复原分辨率大...

yolov5的上采样层改为反卷积层

qiumokucao的博客

12-22

4782

对于有的硬件不支持上采样层的，可以将上采样层改为反卷积层。修改配置文件： # parameters nc: 80 # number of classes depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.50 # layer channel multiple # anchors anchors: - [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8 - [30,61, 62,45, 59,119]

上采样层什么意思_深度学习网络层之上采样（Unpooling）

weixin_39861054的博客

12-20

2070

之前一篇博文中介绍了深度学习中的pooling层,在本篇中主要介绍转置卷积这种上采样操作。转置卷积也是一种卷积。L2 pooling\[a^l={1\over k}\sqrt{\sum_{j=1}^k(a_j^{l-1})^2}\]pooling除了仅输出一个值, 也可以输出top k个(mix pooling).CNN中的上采样Unpooling:近邻,以复制的方式."Bed of Nails"...

yolov3-pytorch的上采样层改为反卷积

weixin_41012399的博客

09-17

846

# parameters nc: 1 # number of classes depth_multiple: 1.0 # model depth multiple(控制模型的深度) width_multiple: 1.0 # layer channel multiple（控制卷积核的个数） # anchors anchors: # - [48,56, 55,146, 129,94] # P3/8 # - [126,221, 80,364, 233,145] # P4/16 # - [182

Transposed Convolution arithmetic (转置卷积算法，上采样)

Hansry的博客

09-27

1929

当我们需要将4维空间映射到16维空间的时候，我们需要用到转置卷积 (Transposed convolution)。 No zero padding, unit strides, transposed

深度学习基础模型之FCN介绍以及反卷积、上采样具体操作

qq_39117858的博客

03-20

3621

背景 CNN对图片分类任务有很好的处理方法 https://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html

FCN于反卷积(Deconvolution)、上采样(UpSampling)

最新发布

03-15

### 反卷积与上采样在YOLO中的应用 #### 背景概述 YOLO（You Only Look Once）是一种高效的实时目标检测算法，在其多个版本中，为了提高特征图的空间分辨率并增强小物体的检测能力，通常会采用反卷积（Deconvolution）、上采样（Upsampling）等技术来恢复高分辨率的特征表示[^1]。 #### 反卷积与上采样的定义 - **反卷积**：也称为转置卷积（Transposed Convolution），主要用于扩大输入张量的空间尺寸。通过学习一组滤波器参数，它可以将低分辨率的特征映射到更高分辨率的空间，从而保留更多的细节信息[^3]。 - **上采样**：一种简单的插值方法，用于增加图像或特征图的像素数量。常见的上采样方式包括双线性插值、最近邻插值等。这些方法不涉及可训练参数，因此计算成本较低。 #### 在YOLO中的实现以YOLOv5为例，该模型广泛采用了上采样操作来融合不同尺度的特征图。具体来说： 1. YOLOv5利用上采样层将深层网络提取的小尺寸特征图放大至较大尺寸，以便与浅层网络的高分辨率特征图进行拼接（Concatenation）。这种跨层次特征融合有助于捕捉多尺度的目标信息[^2]。 2. 对于某些变体（如YOLOv7或其他改进版），可能会引入反卷积替代传统的上采样操作。这种方式允许模型通过端到端的方式优化空间扩展过程，进一步提升性能。以下是基于PyTorch的一个简单代码示例，展示如何在YOLO框架下实现反卷积和上采样： ```python import torch.nn as nn class UpsampleBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, scale_factor=2, use_deconv=False): super(UpsampleBlock, self).__init__() if use_deconv: # 使用反卷积实现上采样 self.up = nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size=4, stride=2, padding=1) else: # 使用标准上采样实现 self.up = nn.Sequential( nn.Upsample(scale_factor=scale_factor, mode='nearest'), nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1), ) def forward(self, x): return self.up(x) # 测试代码 block = UpsampleBlock(256, 128, use_deconv=True) # 如果设置use_deconv为True，则使用反卷积 input_tensor = torch.randn(1, 256, 32, 32) output_tensor = block(input_tensor) print(output_tensor.shape) # 输出形状应为 (1, 128, 64, 64) ``` 上述代码展示了两种不同的上采样策略：当`use_deconv=True`时，调用了反卷积；而默认情况下则使用了普通的上采样加卷积组合。 #### 性能对比尽管反卷积能够提供更强的学习能力，但由于其增加了额外的参数量和计算复杂度，实际部署过程中可能更倾向于选择轻量化方案，比如仅依赖于插值法完成上采样任务。 --- ###